私は朝、起きがけに見たので、回帰係数と思い込んでいました。SPMで決定係数をいかに求めるかですが、SPM-MLの過去の記事に、以下の記載があります。整理してあげれば、上の式になります。df)という計算をしてあげれば、それが決定係数画像になるかと。返信が大変遅くなり申し訳ございません。丁寧にご対応いただきありがとうございました。私も再確認できたのでよかったです。ご質問ありがとうございました。させていただいたボクセルサイズの変更について、以下のページで解決いたしました。http://www.nemotos.net/?p=200確認不足で申し訳ございません。18:59根本先生お世話になっております。先日は丁寧にご教授いただきありがとうございました。121)の行列になり、解析を行うことができました。現在、そのβの行列と関心領域のマスク画像の行列を掛け合わせて関心領域の解析を行いたいと考えております。91)となってしまい、βとの要素ごとの積を計算することができませんでした。121)の関心領域のマスク画像を作成することは可能でしょうか。お忙しいところ恐縮ですが、ご教授いただけると幸いです。15:06松本さんすみません、このコメントがスパム扱いされてしまっていて気づきませんでした。「すぐできるVBM」を参考に卒業論文を進めております。健常者の脳構造の違いについて解析を進めているところでございます。一般線形モデルのパラメータについて質問いたします。t検定に使用するパラメータβを表すファイルがEstimateを行なった時に、beta_0001.niiなどと出力されると思うのですが、このβについてボクセルごとの値を表示およびcsvファイルなどとして保存する方法はございますでしょうか。(pythonやmatlabなどを利用にてNIfTIファイルの中身を行列に変換したところ、40万のボクセルのはずが200万くらいの要素で出力されてしまったため、ボクセルごとのデータを得ることができませんでした。ファイルの中身をあまり理解できていない気がします...)また、すべてのボクセルの生値を同様に保存する方法も教えていただけると幸いです。お忙しいところ恐縮ですが、ご教授いただけると幸いです。ボクセルから構成されています。なりますので、264万9295個のボクセルがあることになります。40万のボクセルのはずというのは、脳領域ということになりますね。なり、55万となって、松本さんのいう40万に近い値になってきます。ボクセルの生値を保存したければ、以下ができるかと思います。%値を保存したい画像を選択します。%上記で選んだ画像のヘッダが変数Vに読み込まれます。%ボクセル値が変数(=行列)Yに読み込まれます。%行列Yをfilename.matに保存します。09:27根本先生ご返信ありがとうございます。丁寧にご説明いただき、感謝しております。マスク画像の利用について見落としていたことに気づくことができ、ボクセルごとに値を保存することができました。卒業研究に全力を尽くしてまいります。この度はありがとうございました。10:43松本さん無事にできたようでよかったです。DARTELテンプレートでは、公開はされていないと思います。健常者データという点では、海外のものは公開されています。あたりで検索していただけたらと思います。ここら辺を使うのが無難なところになるでしょうか。SPMの前処理に関してお聞きしたいことがありまして、質問をさせて頂きました。とある書籍でC1とC2を足した画像を全脳実質とし、それに対して通常の方法で作成したテンプレートでDARTELを行い解剖学的標準化された全脳実質画像として解析を行っているのをみかけたのですが、DARTELの位置合わせのときに灰白質+白質の画像の位置合わせも行っているため、この方法でも問題はないということなのでしょうか。C1+C2つまり、全脳実質画像を得たいときはsegmentation時の組織確率マップを変更することによって作成することは可能でしょうか。skull-strippingが終わった全脳を指定とすればいけます。skull-strippingですが、BETでもROBEXでもいいですし、SPMだけでやるなら、下記のようなスクリプトを書いてみたのでためしていただけたらと思います。14:12根本先生ご返信ありがとうございます。返信が遅くなってしまいまして申し訳ありません。先生にご教授していただいた手段で全脳でのmappingを行ってみようと思います。今回はご教授してくださりまして誠にありがとうございました。今後とも何卒宜しくお願い致します。VBMで同一被験者に対する介入前後の2時点の画像を比較したいと考えています。jd*.niiから各被験者ごとに1つずつswijd*.niiを作りました。T-testを選択すると、Scans[1,2]と画像の指定を求められますが、ここにはどの画像の組み合わせを指定するのでしょうか。swijd*.niiを指定するのかと思いましたが、被験者ごとに1つしかないのでうまくいきませんでした。ご多忙のところ恐縮ですが、ご教示いただければ幸いです。方法は、2つあります。registrationの場合この場合は、おっしゃるとおり、ひとつの画像しかできません。これは簡単に考えれば差分画像です。t-testとなります。帰無仮説は、「swijd*.niiはゼロである」となります。“-1′′となります。registrationの場合この場合は、各時点に相応する画像ができます。t-testを使います。以上、よろしくお願いします。16:09根本先生お返事いただき、大変ありがとうございます。t-testを行いたいと思います。normalisationはいずれも指定せず空白あるいはデフォルトのままでよいでしょうか。volume(後に撮った画像)の不等号の方向はどちらでしょうか。恐縮ですが、ご教示いただければ幸いです。registrationに関しては無視して大丈夫です。前提条件として、皆、同じ期間内に撮影しているということが必要ですが。コントラストですが、jdは私の検討してきた限り、非線形変換において、そもそもの格子よりも格子が大きくなった領域で値が増加します。脳室周囲で萎縮があった場合、脳室自体は大きくなるなので、その領域では値が増加してみえます。純粋に容積が増えた場合にも、その領域は値が大きくなります。expansionが起こった領域を見ると考えてもらっていいと思います。細かい点までお答えいただき、ありがとうございます。先生にご教授いただいた方法で解析を完遂することができました。ご相談させていただくことがあると思いますが、今後ともご指導いただければ幸いです。この度は誠にありがとうございました。無事に解析ができたようでよかったです。教えていただきたいですが、コントラストは”1′′で大丈夫でしたか?今後、先生と同じ疑問を持つ人がいると思うので教えてください。変化がなかったという結果でした。増加した領域ではないかと考えています。先生の場合、1回目→2回目はむしろ容積が大きくなっているという実験系なのですね。それでしたら、コントラスト1でいいと思います。前後の環境によってコントラストは変わり得ると思います。t-testの結果と比較するのはreasonableだと思います。14:16根本先生>1回目→2回目はむしろ容積が大きくなっているという実験系そうです。容積が大きくなることが期待される介入でした。解釈に悩んでいましたがすっきりしました。ありがとうございました。皆様のお役に立てれば幸いです。以前VBMのことで質問させていただいた千葉大学の栗本です。その節は、先生のおかげで解析を進めることができまして、大変感謝しております。今回は、別件でして、result表示においてsectionやrenderといった操作で構造画像に結果がplotされるときに表示されるカラーバーに関しての質問となります。resultで表示されるカラーバーは、おそらくautoで最大値と最小値が決まって、その範囲で解析結果のT値をカラーグラデーションによって表示されていると思っているのですが、正しいでしょうか?正しいとなると、A群とB群における解析でみられるカラーグラデーションと、C群とD群における解析でみられるカラーグラデーションの範囲は違ってくるのではないかと思っています。論文や発表に際してfigureを作成するときに、そのカラーバーの範囲を、解析それぞれで同じ範囲のカラーグラデーションに設定して、結果を表示させた方がよりいいのかなと思っているのですが、それは可能なのでしょうか?お忙しいところ大変恐縮ですが、ご教授いただければ、幸いです。22:22栗本先生はい、可能かと思います。Flandin)が下記のコードを公開しています。使い方がわからなかったらまた聞いていただけたらと思います。viewでのカラーバーのlimit調整をすることができました。ありがとうございました。viewでのカラーの調整は、matlab上でエラーが出て、codeを受け付けてもらえませんでした。先生が理由がわかるようでしたらご教授いただけたら大変ありがたいです。質問させていただいてばかりで申し訳ありません。